STAT 1 _teorie

243) Elementární charakteristiky čas. Řad 

- slouží k rychlé informaci o charakteru a chování ukazatele v čas. řadě

244) Harmonická analýza, podstata, k čemu se používá a kde 

- soubor postupů používaných při analýze vlnitých pohybů u přírodních jevů 
- v některých ČŘ se přesně pravidelně odchylují skutečné hodnoty od celkové tendence 
- graf připomíná spojité periodické funkce goniometrického typu 

245) Co je autokorelace? Kde se s ní setkáváme a jak ji měříme?  

- je korelace mezi sousedními odchylkami od trendu 
- ověřujeme ji pomocí Durbin- Watsonova testu 
- závislost mezi 2 po sobě jdoucími členy v čř 
- u takové čř nelze provést měření těsnosti závislosti 
- zjišťuje se pomocí koeficient autokorelace (nízké hodnoty - neexistuje autokorelace) 

246) Jak se měří průměr v okamžikové a intervalové ČŘ? 
247) Analýza časových řad  

- trend x periodická složka x náhodná složka 

248) Kdy používáme klouzavé průměry 

- při mechynickém popisu trendu - očištuje čř od náhodného a period. kolísání

249) K čemu používáme klouzavé průměry?  

- k vyrovnávání ČŘ 
- nevyrovnáme ji celou najednou, ale po částech  

250) Co si představujete pod pojmem "dekompozice časové řady"?  

- rozklad čas. řady na 4 složky: trend, sezónní kolísání, cyklické kolísání a náhodná složka 
- u aditivního modelu to sčítáme, u multiplikativního násobíme  

251) Jaké jsou předpoklady o náhodné složce časové řady? Proč ověřujeme jejich splnění a 

co to znamená, když se přesvědčíme, že nejsou splněny?  
- kompenzace v rámci časové řady, homoskedasticita (jejich variabilita se v čase nemění), 
jsou vzájemně nekorelované 
- nesplnění = nepodařilo se v časové řadě eliminovat systematickou složku beze zbytku